Muitos especialistas classificam o ano de 2017 como sendo o ano da transformação digital e da ciência de dados. Esse seria o ápice de um período em que as empresas se viram inseridas em um ecossistema de dados e perceberam que este era um caminho sem volta.
Nesse cenário, acompanhamos os profissionais de análise e gestão reformulando as suas maneiras de pensar e construir estratégias de negócios, mas, principalmente, enfrentando certos desafios para a criação de projetos de Data Science eficientes.
A verdade é que o mundo mudou e é inevitável adaptar-se às novidades, principalmente tecnológicas, surgidas nos últimos tempos. Para Data Science, o maior impacto desse cenário é a grande quantidade de dados gerados atualmente, ou melhor, a dificuldade de minerar e extrair os dados relevantes para aplicação nos problemas de negócios.
Para vencer esse obstáculo, é preciso ter habilidades técnicas para a gestão de problemas complexos, mas também conhecimentos em inteligência de dados. Pensando em ajudar você a superar qualquer dificuldade, conheça 4 motivos pelos quais um projeto de Data Science pode falhar e o que você pode fazer para evitar isso. Confira, a seguir:
1 Começar com as perguntas erradas
Uma das grandes falhas de todo projeto de ciência de dados, independente do tamanho ou do foco, é começar com as perguntas erradas. Um negócio bem-sucedido, além de iniciar a partir de um entendimento profundo sobre o negócio e, principalmente, do problema a ser resolvido, precisa ser contemplado pelos questionamentos certos. A ideia é explorar o contexto em que o problema se encontra e entender como a solução vai se moldar a ele.
Ou seja, para evitar as perguntas erradas, é necessário que qualquer projeto em Data Science comece com uma meta estabelecida, mas também com uma abordagem de teste de hipóteses. Dessa forma, você já inicia usando um conjunto de questões específicas, totalmente alinhadas com o objetivo do seu projeto, que indicam os dados que devem ser levados em consideração no momento da análise, simplificando o processo de mineração das informações relevantes para a construção do projeto.
Sendo assim, algumas perguntas (básicas) precisam estar no radar neste momento:
- Qual o objetivo da análise?
- Para que vou coletar dados e aplicar modelos de análise?
- Que problema pretendo resolver?
2 Focar no problema errado
Outro erro muito comum nos projetos de Data Science, é construir todo o projeto em cima do problema errado. Até pode parecer impossível, mas sim, não saber quais são as principais questões de negócio da empresa é mais comum do que se imagina.
Isso ocorre, normalmente, quando o cientista de dados se perde naquilo que realmente é relevante para os negócios e acredita que conhece os problemas da organização. No entanto, seu foco está errado e, em vez de buscar uma resposta aproximada para um problema certo, acaba encontrando uma resposta exata para um problema aproximado – o que não funciona para o bom desenvolvimento de um projeto.
Para encontrar a questão real e ter sucesso, é preciso conhecer a fundo como a companhia funciona, mas, principalmente, os seus objetivos de negócio.
3 Usar dados de forma incorreta
Um projeto de ciência de dados – de qualquer dimensão – deve ser orientado por informações. Porém, ao mesmo tempo, é preciso que suas análises e aplicações sejam realizadas de forma qualificada. Assim, é imprescindível gastar tempo suficiente para fazer uma avaliação minuciosa dos dados que serão utilizados, sejam eles estruturados ou não-estruturados.
Esse trabalho começa ainda na etapa de coleta de informação, quando podem ser determinadas as melhores fontes para a busca de dados relevantes. Depois é preciso entendê-los e prepará-los, analisando e construindo o dataset, uma fase que pode consumir até 70% do tempo de todo projeto.
4 Falta de conhecimento em inteligência de dados
Para resolver problemas de negócio com recursos e técnicas orientadas a dados, é preciso ter muito conhecimento em inteligência de dados. Dizemos isso, porque o trabalho de análise não deve ser feito apenas com inteligência humana ou artificial de forma separada. O ideal é unir os diferenciais de ferramentas de análise com as competências dos profissionais de Data Science para identificar questões de negócio e encontrar os melhores caminhos para respondê-las.
Deseja saber mais sobre Data Science? Então leia o artigo do nosso CEO, Fábio Rios: O cientista de dados substituirá o analista de inteligência?, e entenda melhor o universo do cientista de dados.
